Vigtigste pointer
AI-agentframeworks tilbyder et sæt værktøjer og byggesten, der kan gøre det meget nemmere at skabe agenter.
De fungerer typisk i en løkke og hjælper agenter med at omsætte overordnede mål til konkrete opgaver, der udføres trin for trin.
Valget af det rette framework afhænger af, hvad du har brug for fra din AI-agent, og du skal overveje ting som f.eks., hvor nemt det er at bruge, og hvilke andre systemer det kan forbindes med.
Introduktion
AI handler ikke længere kun om chatbots. Fokus er skiftet til systemer, der faktisk kan handle på egen hånd. Disse systemer, kendt som AI-agenter, kan planlægge, træffe beslutninger og gennemføre opgaver uden konstant input. Efterhånden som flere begynder at bygge med dem, er der et voksende behov for værktøjer, der kan gøre processen mere smidig og overskuelig. Det er her, AI-agentframeworks kommer ind i billedet.
Hvad er AI-agentframeworks?
AI-agentframeworks er værktøjer og biblioteker, der strømliner udvikling, træning og udrulning af AI-agenter. I stedet for at en udvikler skal samle det hele fra bunden, giver frameworks dem færdige dele såsom API'er, skabeloner og andre grundlæggende byggesten.
AI-agentframeworks har nogle få nøglekomponenter:
Ræsonneringsmodul: Opdeler mål i mindre trin og vælger den næste handling eller det næste værktøj.
Handlingsgrænseflade: Udfører handlingen og forbinder til de API'er, der er nødvendige for, at anmodningen kan gennemføres.
Hukommelsessystem: Lagrer information og handlinger, som agenten har produceret, så den har den rette kontekst til at udføre sin opgave.
Evaluerings- eller testhooks: Registrerer hver handling, så du kan inspicere agentens adfærd eller måle kvaliteten af output.
Kommunikationsprotokoller: Nødvendige, når flere agenter samarbejder, da de gør det muligt for beskeder at blive sendt mellem agenter.
Hvordan fungerer de?
Et AI-agentframework koordinerer typisk en kontinuerlig løkke af ræsonnering, handling og opdatering, så den agent, der oprettes, kan bevæge sig fra et overordnet mål til konkrete handlinger og resultater.
Her er de trin, det tager:
1. Initialisering af mål
Processen starter med et mål eller en instruktion, som du, en bruger eller et andet system kan give. Et eksempel kan være en opgave såsom "opsummér dagens markedsnyheder, og send dem via e-mail til mit team". Frameworket tager dette mål og initialiserer agentens tilstand, herunder relevant kontekst eller hukommelse.
2. Ræsonnement og planlægning
En ræsonnementskomponent, ofte drevet af en sprogmodel som GPT, fastlægger derefter trinene, værktøjerne og udførelsesrækkefølgen. Planen, der udarbejdes i dette trin, kan være sekventiel eller iterativ.
3. Valg af værktøj og udførelse af handling
Opgaven dirigeres derefter til det relevante værktøj eller den relevante funktion. Det kan indebære at kalde et API eller forespørge en database. Frameworket standardiserer, hvordan disse værktøjer defineres og kaldes, så agenten kan interagere med eksterne systemer på en ensartet måde.
4. Observation og opdatering af tilstand
Efter udførelsen indfanger frameworket resultatet og lagrer det i agentens hukommelse, så efterfølgende beslutninger kan baseres på tidligere resultater.
5. Iterativ udførelsesløkke
Denne cyklus gentages derefter, og løkken vil typisk fortsætte, indtil målet er nået, eller en stopbetingelse er opfyldt (en fastsat tidsgrænse eller fejlgrænse). Denne iterative struktur understøtter agenter i at håndtere dynamiske opgaver i flere trin frem for engangsinteraktioner.
6. Orkestrering og koordinering
Til mere komplekse use cases kan frameworks også understøtte:
Opgavenedbrydning: at opdele store problemer i mindre trin
Koordinering af flere agenter: at tildele roller til forskellige agenter
Håndtering af afhængigheder: at sikre, at opgaver udføres i den korrekte rækkefølge
7. Output og afslutning
Når frameworket vurderer, at målet er nået, samler det resultaterne, formaterer det endelige output og returnerer det til brugeren eller udløser efterfølgende handlinger.
Valg af et AI-agentframework
Der er nogle få faktorer, du bør overveje, når du vælger et AI-agentframework, der passer bedst til dine behov.
Kompleksitet
Hvilke opgaver vil du have den AI-agent, du bygger, til at udføre? Hvor komplekse vil de være? Det vil afgøre, om du kun har brug for én agent eller et økosystem med flere agenter. Hvis du f.eks. laver en AI-agent til at håndtere kundesupport, kan én være tilstrækkelig, hvis dens primære opgave er at klassificere alvorligheden af kundeproblemer eller klager.
Men hvis du vil bygge et system, der producerer en ugentlig brancherapport med minimal menneskelig input, kan du få brug for flere agenter til at håndtere de forskellige opgaver med research, dataanalyse, udtræk af indblik fra data og skrivning.
Databeskyttelse og sikkerhed
Databeskyttelse og sikkerhed bør være i fokus, når du vælger et framework. Du bør vurdere frameworkets evne til at begrænse handlinger, dets validering af input og output samt tilladelsesstyring for værktøjer og API'er. Dette vil være særligt vigtigt, når du opretter agenter, der kan foretage transaktioner, sende beskeder eller ændre data.
Brugervenlighed
Dit valg af framework bør stemme overens med din ekspertise i at bygge. Nogle frameworks tilbyder kodefri (no-code) grænseflader (hurtig implementering og velegnet til begyndere). Andre kan give større fleksibilitet via kodebaseret tilpasning (hvis du har mere erfaring med AI-udvikling).
Værktøjer og integration
Du bør vurdere frameworkets kompatibilitet med dine eksisterende datakilder, infrastruktur og værktøjer. Du kan f.eks. se specifikt på, hvor nemt det er at tilføje brugerdefinerede værktøjer, eller om der er understøttelse af funktionskald.
Ydeevne og skalerbarhed
Vurder ydeevnen for dit valgte AI-agentframework, og overvej dets mulige adfærd under belastning. Du kan tænke på svartid eller latens til realtidsapplikationer, og vurdere om ydeevnen vil forringes, når der behandles enorme datamængder eller flere samtidige anmodninger. Dette vil være vigtigt, når agenten går fra prototype til produktion.
Afsluttende tanker
AI-agentframeworks bliver en vigtig del af bevægelsen mod systemer, der kan fungere på egen hånd og arbejde hen imod specifikke mål. De kan lette noget af byrden for udviklere ved at lade dem fokusere mere på at designe arbejdsprocesser, mens frameworket håndterer den kommunikation frem og tilbage, der er nødvendig for at udføre opgaver i flere trin.
Når det er sagt, kan du opleve, at det ikke altid er ligetil at vælge det rigtige framework. Du kan være nødt til at overveje ting som f.eks., hvor godt det skalerer, og hvor sikkert det er.
Yderligere læsning
Ansvarsfraskrivelse: Dette indhold præsenteres for dig "som det er" udelukkende til generel information og/eller uddannelsesformål, uden nogen form for erklæring eller garanti. Det bør ikke fortolkes som finansiel, juridisk eller anden professionel rådgivning, og det er heller ikke beregnet til at anbefale køb af et specifikt produkt eller en specifik tjeneste. Du bør søge din egen rådgivning hos relevante professionelle rådgivere. Hvis indholdet er et bidrag fra en tredjepart, skal du være opmærksom på, at de synspunkter, der udtrykkes, tilhører den pågældende tredjepart og afspejler ikke nødvendigvis Binance Academys synspunkter. Priser på digitale aktiver kan være volatile. Værdien af din investering kan gå ned eller op, og du får muligvis ikke det investerede beløb tilbage. Du er eneansvarlig for dine investeringsbeslutninger, og Binance Academy er ikke ansvarlig for eventuelle tab, du måtte pådrage dig. Du kan finde flere oplysninger i vores vilkår for anvendelse, risikoadvarsel og vilkårene for Binance Academy.